redis读写瓶颈
从你这个描述来看，写性能确实不太正常。我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启。
为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。
Redis作为一个基于内存的缓存系统，一直以高性能著称， 在单线程处理情况下，读速度可达到11万次/s，写速度达到1万次/s。
以上4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题，也就是硬盘读写速度不够快，主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。
例如监控、选主和通知。在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性。但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中。
redis主从复制数据延迟解决方案
应对主从数据不一致的解决方案：我们可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从库和主库间的复制进度差值了。
对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点。
应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。
Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB，如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较，那么这个大小也许并不合适。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待。
redis集群命令-readonly、readwrite
1、三个节点修改哨兵配置文件sentinel.conf。先启动三个服务器的redis。启动时会出现警告，提示socket连接数设置的太低了，需要修改后重启服务就不会有警告提示。注意启动的顺序。
2、该命令可在指定的master或slave的客户端上执行，但只在从节点上的执行才会让从节点提供读服务。
3、通常情况下，read、write请求都将有持有slots的master节点处理；因为redis的slaves可以支持read操作(前提是application能够容忍stale数据)，所以客户端可以使用“READONLY”指令来扩展read请求。
4、整个redis的server端命令执行过程就如下面这个流程图：nread = read(fd， c-querybuf+qblen， readlen)；负责读取命令数，通过processInputBuffer进行下一步处理。
Redis集群模式1-主从复制+哨兵机制
传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
(1)集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作。(2)消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。(3)故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上。
因此， 主从模式的一个缺点，就在于无法实现自动化地故障恢复 。Redis后来引入了哨兵机制，哨兵机制大大提升了系统的高可用性。哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报。
Redis 高可用的主要有三种模式： 主从模式， 哨兵模式和集群模式。 Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能，当一台 redis 数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去。
redis从节点keys有影响吗
KEYS： 由于 KEYS 命令需要在所有节点上扫描所有键值对，因此在 Redis 集群模式下被禁止使用。可以使用 SCAN 命令代替 KEYS 命令来遍历所有键值对。
然而，使用 KEYS 命令查询键名时，如果数据库中的键数量较多，可能会导致 Redis 服务器阻塞一段时间，因为 KEYS 命令会一次性将所有匹配的键名都返回给客户端。
Redis 0 改进了 keys 算法后，其效果更加明显。具体来说，Redis 0 采用了新的哈希槽分配策略，使得 keys 算法的效果更加接近 LRU 算法。
redis相同不介绍mc里面已经有的内容，只列出特殊的：TYPE key — 用来获取某key的类型KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key，比如KEYS * 就列出所有的key了，当然，复杂度O(n)。
具体影响取决于您的网站如何处理缓存丢失的情况。如果您的网站在尝试从缓存中获取数据时，发现该数据不存在，则可能需要从数据库中重新查询数据并将其存储到 Redis 缓存中。这可能会增加一些延迟，但不会导致网站崩溃。
redis中可以使用 keys 命令来查看指定表中所有的key。因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续，所以如果数目达到几百万时，keys这个命令就会导致 redis 服务卡顿。
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